Les observatoires du trait de côte en France métropolitaine et dans les DOM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
En préalable à l’engagement 74 du Grenelle de la mer « développer une méthodologie et une stratégie nationale pour la gestion du trait de côte, pour le recul stratégique et la défense contre la mer […] », une synthèse des travaux menés sur l’observation du trait de côte en France métropolitaine et dans les DOM a été réalisée par le BRGM à la demande du MEEDDM. Les conclusions de cette étude insistent sur la très forte hétérogénéité des observatoires allant du suivi ponctuel et limité dans l’espace, à des suivis pérennes régionaux impliquant de nombreux acteurs. Ces différents cas de figure permettent d’établir une typologie en quatre classes des différents types d’observatoire. Ce travail insiste également sur la diversité des maîtres d’oeuvre en charge de ces « observatoires », ayant pour conséquence une hétérogénéité des méthodes et des protocoles d’acquisition des données. De ce fait, la comparaison des informations d’un observatoire à l’autre n’est pas toujours aisée. De même, les diverses modalités de stockage de cette information indiquent que d’un opérateur à l’autre, l’interopérabilité des métadonnées reste faible. Comme le montre l’étude de cas qui est traitée en fin d’article (l’Observatoire du Domaine Côtier de l’IUEM), la mise aux normes des données acquises suivant la directive européenne INSPIRE, accompagnée d’une meilleure structuration et d’une pérennisation des suivis, apparaissent nécessaire. Cela favoriserait les possibilités d’échange et permettrait d’obtenir une vision claire de l’évolution du trait de côte en France métropolitaine et dans les départements d’Outre-mer sur le long terme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle